Разработан новый обобщенный адаптивный алгоритм обучения принятию статистических решений для экспоненциальных семейств распределений при априорной параметрической неопределенности в условиях выборок малого объема. Приведено обобщенное решающее правило, полученное методом оценки неизвестных параметров распределений, а также решающее правило, удовлетворяющее необходимым условиям оптимальности: постоянству средней вероятности ошибки первого рода и несмещенности. Рассмотрены конкретные решающие процедуры для частных распределений, полученных от обобщенного алгоритма. Приведены численные примеры. Показана эффективность разработанной оптимальной процедуры для выборок малого объема.
Разработана основа многоканальной дистанционной мониторинговой системы, которая использует новые методы и алгоритмы обработки данных дистанционного зондирования и формирование обновляемых баз данных и знаний, опирающихся на современные компьютерные технологии и использующие высокопроизводительные вычислительные системы. Приводится структурная схема многоканальной дистанционной мониторинговой системы (ДМС). Рассчитаны основные параметры ДМС. Анализируется блок «решатель» ДМС. Получены аналитические оценки эффективности процедур принятия статистических решений при дистанционном мониторинге окружающей среды. Экспериментальная проверка эффективности рассмотренной ДМС и алгоритмов основана на данных спутника «Космос-1500» для районов Арктики.
Индексирование
Scopus
Crossref
Высшая аттестационная комиссия
При Министерстве образования и науки Российской Федерации